تقییم أفضل مرشحات الحواف فی معالجة الصور اعتمادا على لون نسیج القماش

.مع تطور الحیاة وتعقیدها، ظهرت الحاجة إلى تحسین الصور، خاصة عند استخدامها فی مجالات الحیاة، بما فی ذلک الصناعة وفروعها، مما یؤثر على حیاة المواطن، مثل صناعة الأقمشة. الأمر الذی یتطلب الدقة فی إنتاج هذه الأقمشة من ألوان ونمط القماش. تحدید الحافة هو الخطوة الأولى فی العدید من تطبیقات معالجة الصور الرقمیة. یقلل تحدید الحافة بشکل کبیر من کمیة البیانات أو المرشحات غیر المرغوب فیها أو البیانات غیر المهمة ویوفر البیانات المهمة فی الصورة. هناک بعض المشکلات مثل تحدید الحافة الزائفة ومشکلات الضوضاء والتباین المنخفض ومشکلات الحافة الأخرى. تقدم هذه الورقة دراسة عملیة لمقارنة مرشحات کشف الحواف المختلفة لتحدید مرشحات الحواف الذی یحقق نتائج أفضل، والذی بدوره یعکس أفضل نمط فی النسیج. هذه المرشحات هی Canny و Roberts وLaplace وGabor. تم ترتیب قاعدة بیانات من ثلاثین صورة JPG ملونة تم جمعها من الإنترنت واستخدم مقیاس الجودة لمقارنة أجهزة الکشف عن المرشحات. تم استخدام نظام MATLAB2020 لبرمجة العمل المقترح. قیست النتائج باستخدام معامل الجودة وکانت تحسینات النتائج کما یلی. لمرشح روبرتس (44،27-51،09). مرشح غابور (43،46-44،48) ومرشح لابلاس (44،71- 51،40). وأخیرا معامل الجودة لمرشح کانی تساوی (44 ، 46-52.05). لذلک، اتضح أن مرشح Gabor هو أفضل هذه المرشحات فی تحدید الحواف التی تم استخدامها فی تحدید النمط.